Stata門限模型的操作及結(jié)果詳細(xì)解讀

1、一、門限面板模型概覽 如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看計(jì)量模型的估計(jì)和檢驗(yàn)原理，那就去數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究上，找一篇標(biāo)題帶有“雙門檻（或者雙門限）”的文章，瀏覽一遍，看看文章計(jì)量部分列示的統(tǒng)計(jì)量和檢驗(yàn)結(jié)果。這樣，在軟件操作時(shí)，你就知道每一步得到的結(jié)果有什么意義，怎么解釋了，起碼心里會(huì)有點(diǎn)印象。 一般情況下，一個(gè)研究生花費(fèi)在研究上的時(shí)間越多，他的成果越豐富，也就是說(shuō)，研究成果和研究時(shí)間存在某種正向關(guān)聯(lián)。但是，這種關(guān)聯(lián)是線性的嗎？在最初階段，他可能看了兩三年的文獻(xiàn)，也沒(méi)有寫出一篇優(yōu)秀的文章，但是一旦過(guò)了這個(gè)基礎(chǔ)期，他的能量和成果將如火山爆發(fā)一樣噴涌出來(lái)，此時(shí)，他投入少量

2、的時(shí)間，就能產(chǎn)出大量?jī)?yōu)質(zhì)文章。再過(guò)幾年，他可能會(huì)進(jìn)入另外一種境界，雖然比以前有了極大提高，但是研究進(jìn)入新的瓶頸期，文章發(fā)表的數(shù)量減少。由此可以看出，研究成果與研究年限存在一種階段性的線性關(guān)系。這個(gè)基礎(chǔ)期的結(jié)點(diǎn)、瓶頸期的起點(diǎn)就像“門檻”一樣把研究階段分成三個(gè)部分，在不同部分，成果和時(shí)間的線性關(guān)系都不同。這個(gè)效應(yīng)被稱為門檻效應(yīng)或門限效應(yīng)。 門限效應(yīng)，是指當(dāng)一個(gè)經(jīng)濟(jì)參數(shù)達(dá)到特定的數(shù)值后，引起另外一個(gè)經(jīng)濟(jì)參數(shù)發(fā)生突然轉(zhuǎn)向其它發(fā)展形式的現(xiàn)象。作為原因現(xiàn)象的臨界值稱為門限值。在上面的例子中，成果和時(shí)間存在非線性關(guān)系，但是在每個(gè)階段是線性關(guān)系。有些人將這樣的模型稱為門檻模型，或者門限模型。如果模型

3、的研究對(duì)象包含多個(gè)個(gè)體多個(gè)年度，那么就是門限面板模型。 漢森（Bruce E. Hansen）在門限回歸模型上做出了很多貢獻(xiàn)。了解門限模型最好的辦法，首先就要閱讀他的文章。他的文章很有特點(diǎn)：條理很清晰，推導(dǎo)過(guò)程詳細(xì)，語(yǔ)言簡(jiǎn)練，語(yǔ)法不復(fù)雜。有關(guān)他的論文、程序、數(shù)據(jù)可以參考Hansen的個(gè)人網(wǎng)站 ：/bhansen/progs/progs_subject.htm。 Hansen于1996年在Econometrica上發(fā)表文章Inference when a nuisance parameter is not identified un

4、der the null hypothesis，提出了時(shí)間序列門限自回歸模型（TAR）的估計(jì)和檢驗(yàn)。之后，他在門限模型上連續(xù)追蹤，發(fā)表了幾篇經(jīng)典文章，尤其是1999年的Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing and inference，2000年的Sample splitting and threshold estimation和2004年與他人合作的Instrumental Variable Estimation of a Threshold Model。 在這些文章中，Hansen介紹了包含個(gè)體固定

5、效應(yīng)的靜態(tài)平衡面板數(shù)據(jù)門限回歸模型，闡述了計(jì)量分析方法。方法方面，首先要通過(guò)減去時(shí)間均值方程，消除個(gè)體固定效應(yīng)，然后再利用OLS（最小二乘法）進(jìn)行系數(shù)估計(jì)。如果樣本數(shù)量有限，那么可以使用自舉法（Bootstrap）重復(fù)抽取樣本，提高門限效應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)效率。 在Hansen（1999）的模型中，解釋變量中不能包含內(nèi)生解釋變量，無(wú)法擴(kuò)展應(yīng)用領(lǐng)域。Caner和Hansen在2004年解決了這個(gè)問(wèn)題。他們研究了帶有內(nèi)生變量和一個(gè)外生門限變量的面板門限模型。與靜態(tài)面板數(shù)據(jù)門限回歸模型有所不同，在含有內(nèi)生解釋變量的面板數(shù)據(jù)門限回歸模型中，需要利用簡(jiǎn)化型對(duì)內(nèi)生變量進(jìn)行一定的處理，然后用2SLS（

6、兩階段最小二乘法）或者GMM（廣義矩估計(jì)）對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。 當(dāng)然，有關(guān)門限回歸模型的最新研究，還可以參考Inflation and Growth: New Evidence From a Dynamic Panel Threshold Analysis（Stephanie Kremer，Alexander Bick，Dieter Nautz，2009）。二、計(jì)量模型的假設(shè)、估計(jì)和檢驗(yàn) 略三、門限面板模型回歸估計(jì)stata操作指南 基于王群勇xtptm程序有關(guān)這個(gè)程序的有效性，我們不去追究，就認(rèn)為它是正確的程序。（一）前期準(zhǔn)備1、擁有一臺(tái)能聯(lián)網(wǎng)的電腦； 2、電腦中有

7、能正常運(yùn)行的Stata程序，最好是Stata/SE 12，沒(méi)有這個(gè)程序請(qǐng)自行搜索； 3、下載xtptm.zip文件包（請(qǐng)自行搜索），解壓縮，復(fù)制到X:Program FilesStata12.0(full)ado文件夾下，單獨(dú)使用一個(gè)文件夾，最好直接使用xtptm文件夾。也就是說(shuō)，stata下面有文件夾ado，ado下面有文件夾xtptm，xtptm下面包含了若干文件； 4、指定門限程序文件夾（每次重新打開stata都需要指定這個(gè)路徑），輸入命令（可以不包含點(diǎn)和空格“. ”，直接使用命令）：. cd "D:Program FilesStata12.0(f

8、ull)adoxtptm"D:Program Files (x86)Stata12_winX86_x64adoxtptm以上路徑需要根據(jù)自己的實(shí)際情況指定； 5、下載相關(guān)文件，輸入命令： . findit moremata回車 ，彈出幫助文件，依次將“Web resources from Stata and other users”下面的11個(gè)鏈接打開，點(diǎn)擊相應(yīng)安裝按鈕，下載安裝。其中，第六個(gè)鏈接安裝結(jié)束后會(huì)提示安裝出現(xiàn)問(wèn)題，不用管。因?yàn)橹付顺绦蚵窂剑╟d那個(gè)命令），安裝完成后，xtptm文件夾會(huì)增加很多文件。至此，準(zhǔn)備工作做完了。（二）門限回歸實(shí)例1

9、、到此【下載數(shù)據(jù)】。這個(gè)數(shù)據(jù)包括29個(gè)個(gè)體（省份），21個(gè)年度（1990-2010），是一個(gè)平衡面板數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)復(fù)制粘貼到Stata數(shù)據(jù)庫(kù)中。方法是：菜單欄Data>Data Editor>Data Editor (Edit)，粘貼數(shù)據(jù)，粘貼時(shí)選擇“第一行設(shè)定為變量名”。然后，在數(shù)據(jù)界面，點(diǎn)擊保存，將數(shù)據(jù)保存到xtptm文件夾內(nèi)。這樣以后每次都可以直接打開這個(gè)數(shù)據(jù)文件（仍需要用cd命令指定門限程序的路徑）。關(guān)閉數(shù)據(jù)編輯框，進(jìn)行下面的操作。2、設(shè)定個(gè)體與時(shí)間，如果個(gè)體名稱是字符，還需要先將字符轉(zhuǎn)化為數(shù)值：. encode provin , gen(prov)#將字符型的變量

10、provin轉(zhuǎn)換為數(shù)值型的變量prov. xtset prov year #設(shè)定個(gè)體和時(shí)間分別由prov和year變量的數(shù)據(jù)表示最終數(shù)據(jù)列表如圖所示。3、執(zhí)行門限回歸，輸入如下命令：. xtptm agg trans labor market iae, rx(tax) thrvar(year) iters(1000) trim(0.05) grid(100) regime(2)含義：xtptm執(zhí)行門限面板回歸估計(jì)agg被解釋變量trans、labor、market、iae非核心解釋變量（控制變量）rx(tax)核心解釋變量設(shè)定為taxthrvar(year)門限變量設(shè)定為yeariters(1000)自舉抽樣1000次trim(0.05)分組子樣本異常值去除比例為百分之五grid(100)將樣本分成100個(gè)柵格然后取100個(gè)中間參數(shù)regime(2)待檢驗(yàn)的門限值數(shù)量為兩個(gè)4